多元线性回归，已知解释变量值，如何预测因变量值并计算预测值误差

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下图是以gdp为因变量，基尼系数、能源消费量、就业人数、固定资产投资为解释变量的回归分析，现在已知 gini=0.467 eg=449000 ep=77640 fi=641238.4，如何预测gdp的值和计算预测值误差

reg gdp gini eg ep fi

      Source |       SS           df       MS      Number of obs   =        36
-------------+----------------------------------   F(4, 31)        =   3304.08
       Model |  1.7399e+12         4  4.3498e+11   Prob > F        =    0.0000
    Residual |  4.0812e+09        31   131650733   R-squared       =    0.9977
-------------+----------------------------------   Adj R-squared   =    0.9974
       Total |  1.7440e+12        35  4.9829e+10   Root MSE        =     11474

------------------------------------------------------------------------------
         gdp |      Coef.   Std. Err.      t    P>|t|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
        gini |   53383.65   71162.82     0.75   0.459    -91753.88    198521.2
          eg |   .4891177   .0701619     6.97   0.000     .3460216    .6322138
          ep |   .4223782   .4901909     0.86   0.395    -.5773727    1.422129
          fi |   .8471802   .0372432    22.75   0.000     .7712221    .9231382
       _cons |  -67620.85   16464.72    -4.11   0.000    -101200.9   -34040.84
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关键词：多元线性回归 解释变量 线性回归 变量值 因变量

类似

1. gen wanted=_b[_cons]+_b[gini]*0.467+_b[eg]*449000+_b[ep]*77640+_b[fi]*641238.4
   
2. gen wanted2 = gdp-wanted

复制代码

黃河泉 发表于 2022-9-18 10:55
类似

好的谢谢老师了

黃河泉 发表于 2022-9-18 10:55
类似

老师，我已知了1981-2016年的gdp数据，然后预测2017年的gdp和其误差值，但是误差最后和我用计算器算的不一样

黃河泉 发表于 2022-9-18 10:55
类似

并且最后说我缺少数据。

黃河泉 发表于 2022-9-18 10:55
类似

结果显示是这样的。2017年的误差没有

平淡如水2 发表于 2022-9-18 12:19
老师，我已知了1981-2016年的gdp数据，然后预测2017年的gdp和其误差值，但是误差最后和我用计算器算的不一 ...

因为现在是2022年了嘛，所以17年的gdp是知道的，所以是不是要这样写 ：gen wanted2=832035.9-wanted